AIは人間を超えられるのか？かつては誰も確信を持てませんでした。2016年、AlphaGo（アルファ碁）が韓国のトップ棋士であるイ・セドル九段を破るまでは。AlphaGo（アルファ碁）は、ディープラーニングと強化学習アルゴリズムを活用して開発された囲碁AIプログラムです。2016年3月、韓国のプロ棋士イ・セドル九段との対局で4勝1敗を収め、圧倒的なAIの能力を世界に示しました。
囲碁よりもはるかに複雑なリアルワールド
囲碁における全ての局面の組み合わせは、10の170乗にも及ぶといわれています。 AlphaGoはその膨大な計算を可能にすることで、一手一手の盤面を学習し、対局を重ねるたびに性能を向上させてきました。人間が宇宙全体の原子数をも上回る計算量を処理することは不可能であることを考えれば、AlphaGoが人間を打ち破ったのは、ある意味で必然だったのかもしれません。
しかし、AlphaGoが扱っていたのは「囲碁盤」という統制された環境です。世界トップ棋士の公開対局データを学習し、無限に近いシミュレーションを繰り返すことで性能を高めてきました。その強さは、囲碁盤という限定された空間で、1人の対戦相手と向き合う状況において保証されるものです。一方、リアルワールドにははるかに多くの変数が存在します。そして、質の高いデータに無制限にアクセスできるわけでもありません。
製造現場を思い浮かべてみてください。極めて複雑です。温度、湿度、騒音などの環境要因が常に変動しています。 それによって設備や機械部品の摩耗度合いが変わり、交換時期も変動します。さらに、生産効率を最大化するためのスケジューリングも考慮しなければなりません。加えて、作業者の熟練度による品質のばらつきや、市場変動を踏まえた調達タイミングの予測など、間接的な要因も絡み合います。このような複雑で動的な環境においては、囲碁のように完全に定義されたルール空間とは異なります。だからこそ、AlphaGo型のAIだけでは、製造現場で人間の判断を完全に代替することはできないのです。
複雑なリアルワールドを再現する、AI基盤のデジタルツイン
もしAlphaGoとは異なるAIであれば、話は変わります。単純化された囲碁盤とは異なり、複雑な産業現場をそのまま再現した環境で、多様な変数やデータを学習したAIであればどうでしょうか。産業における永遠の課題は、効率性と生産性の最大化です。現在安定して稼働している工程であっても、より高い生産性を目指して絶えず改善を試みるのはそのためです。しかし、順調に運用されている工程にそのままAIを適用するには、リスクが大きすぎます。
産業現場は複雑なシステムで構成され、さまざまな変数が相互に影響し合っています。AIモデルが実際の工程環境で十分に検証されていなければ、想定外の状況でエラーが発生し、生産停止や品質低下につながる可能性があります。だからこそ、AIのような新しい技術を導入する際には慎重なアプローチが求められます。AIの性能をいきなり実際の産業現場で試すことはできないからです。
MakinaRocksは、独自技術で開発したMulti-StepシミュレーションDynamicsモデルを通じて、Real Worldの工程、設備、製品、状態など、産業現場をAI基盤で再現するデジタルツインを実現します。私たちが定義するデジタルツインは、単なる3D可視化にとどまりません。Dynamicsモデルを基盤にAIデジタルツインを迅速に構築し、予測、最適化、予知保全といったAIモデルを効率的に検証・高度化します。すなわち、AIを産業現場に適用するために、まずAIによってシミュレーション環境であるデジタルツインを構築するのです。
デジタルツインで実現する最適化・予測・予知保全
MakinaRocksが実現するAI基盤のデジタルツイン
産業現場においてデジタルツインは、AIと結びつくことで生産性を向上させ、運用効率を最大化し、リスクを最小化します。設備や装置自体にシミュレーターが備わっている場合もありますが、工程の稼働に伴って変化する状態値をリアルタイムで反映し、特定の結果を導き出すには限界があります。MakinaRocksが提供するデジタルツインは、現在の工程や設備状態のリアルタイム監視に加え、外部条件や作業者の運転パターンまで把握し、現実に限りなく近いシミュレーション環境を構築します。
実際の工程を精緻に再現したデジタルツイン環境では、単一ステップ（Single Step）の予測にとどまらず、中長期（Multi-Step）にわたる状態変化を予測します。産業データに代表される観測変数、内外部条件変数、制御変数を反映しながら将来を予測し、さまざまな制御シナリオを事前に検証することが可能です。さらに、複数のAIモデルと組み合わせることで、重大故障の予防、最適制御の実現、生産スケジュールの最適化など、産業特有の高度な課題を解決します。
産業現場で稼働するデジタルツイン
産業現場では、デジタルツインはどのように活用されているのでしょうか。 🔗電気自動車（EV）空調システムのエネルギー効率化事例をご紹介します。 現在の状態や目標温度、目標エネルギー効率を探索アルゴリズムに入力すると、強化学習エージェントは目標温度を達成するためのアクチュエータ制御値を算出します。その制御値をAIシミュレーターであるデジタルツインに入力し、想定される結果温度やエネルギー効率を予測します。さらに、その予測結果を目標値と比較し、達成度に応じた報酬を計算して探索アルゴリズムへフィードバックします。このプロセスを繰り返すことで、強化学習エージェントは最終的に目標温度と目標エネルギー効率を同時に達成できる最適な制御値を導き出します。 MakinaRocksは、このアプローチがEV空調システムにとどまらず、製鉄炉設備の最適温度制御、産業用機械パラメータの自動チューニング、さらには廃棄物焼却炉の自律運転など、さまざまなドメインに実装可能であることを確認しています。 また、MakinaRocksが産業現場に展開してきた5,000以上のAIモデルは、こうしたAIベースのデジタルツイン環境で検証・最適化されたうえで実装されており、現実を高精度に反映したインテリジェンスを提供しています。 複雑で予測困難なReal Worldにおいて、実質的なビジネスインパクトを生み出すAI実装をご検討ですか。 ぜひお気軽にご相談ください。MakinaRocksが共に検討いたします。
